常见的科学术语有哪些?

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常见的科学术语有哪些?

1、人工智能:人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。2、AIBO机器狗:2017年11月1日,日本索尼公司发布了狗型家用机器人“aibo”。

新型“aibo”搭载了人工智能,能够自己靠近主人,发出有个性的叫声。

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这是1999年发售的世界首台家用机器人“AIBO”的新机型。3、智能垃圾桶:采用先进的微电脑控制芯片、红外传感探测装置、机械传动部分组成,是集机光电于一体的高科技新产品,当人的手或物体接近投料口约25cm—35cm时,垃圾桶盖会自动开启,待垃圾投入3-4秒后桶盖又会自动关闭。4、智能物流:智能物流是利用集成智能化技术,使物流系统能模仿人的智能,具有思维,感知,学习,推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。智能物流的发展将会促进区域经济的发展和世界资源优化配置,实现社会化。

通过智能物流系统的四个智能机理,即信息的智能获取技术,智能传递技术,智能处理技术,智能运用技术。5、智能医疗:智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化。

科技术语有哪些?

01 科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多,指的是科技类的术语,属于专业术语、科技名词。

科技术语,是指科技类的术语,属于专业术语、科技名词。

主要有两层意思:第一,科学有若干种解释,每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征,而且科学本身也在发展,人们对它的认识不断深化,给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括,指出为多数人可以接受的共同概念,那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二,技术是人类运用知识、经验和技能,并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合,对自然界进行改造的过程。

科技术语有很多,如下: 1、虚拟现实 虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲,就是使用技术手段,让人身临其境,并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面,除了计算机图形技术所生成的视觉感知外,还有听觉、触觉、力觉、运动等感知,甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。

目前,虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。 2、人工智能 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 3、认知计算 认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓,而现在,它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。

随着信息的增加,计算机可在已有经验的基础上随着时间推移,以学习的、交互的方式,随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为,就像大脑会自然而然地做事情,“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。 4、量子计算 量子计算,是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机,基于量子力学特性的量子计算机,拥有超乎想象的并行计算与存储能力,求解一个亿亿亿变量的方程组,具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年,而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时,现在的密码破译、基因测序等科学难题,将可迎刃而解。

5、深度学习 深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。自2006年以来,机器学习领域,取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。

在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力,而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法,人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。 6、DT时代 DT时代数据处理技术。

这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上,马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称,二者的区别在于,IT时代以“我“为中心,DT时代则以“别人”为中心,让别人更强大,开放和承担更多的责任。

7、计算机视觉 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说,就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法),让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousandwords"表达了视觉对人类的重要性。

不难类比,机器有了视觉以后的前途是不可估量的,例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。 8、人脸识别 是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。

随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。 9、物联网 物联网是新一代信息技术的重要组成部分,其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。

这有两层意思:其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。

因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

科学术语有哪些?

1. 生物体具有共同的物质基础和结构基础。2. 细胞是生物体的结构和功能的基本单位;细胞是一切动植物结构的基本单位。

病毒没有细胞结构。

3. 新陈代谢是生物体进行一切生命活动的基础。4. 生物体具应激性,因而能适应周围环境。5. 生物遗传和变异的特征,使各物种既能基本上保持稳定,又能不断地进化。6. 生物体都能适应一定的环境,也能影响环境。

描述性生物学阶段, 实验生物学阶段, 分子生物学阶段, 应激性 ,反射, 适应性第二章生命的基本单位--细胞1. 组成生物体的化学元素,在无机自然界都可以找到,没有一种化学元素是生物界所特有的,这个事实说明生物界和非生物界具统一性2. 糖类是细胞的主要能源物质,脂肪是主要的储能物质,ATP是直接能源物质,太阳能是生态系统的最终能源3. 蛋白质是生物活动的承担者,DNA是主要的遗传物质。4. 细胞膜具一定的流动性这一结构特点,具选择透过性这一功能特性。5. 细胞有丝分裂的重要意义,是将亲代细胞的染色体经过复制以后,精确地平均分配到两个子细胞中去,保持了亲代细胞和子代细胞遗传信息的稳定性。

6. 细胞的分化是基因选择性表达的结果。7. 致癌因子是细胞癌变的外因。8. 原癌基因激法是细胞癌病的内因。

高度分化,细胞全能性,细胞质基质,叶绿体基质,细胞液,赤道板,细胞板,脱水缩合, 肽健 ,水解 ,氧化分解 ,斐林试剂 ,苏丹3染液 ,双缩脲试剂第三章 新陈代谢1. 新陈代谢是生物最基本的特征,是生物与非生物的最本质的区别。2. 酶的催化作用具有高效性和专一性。3. 酶的催化作用需要适宜的温度和pH值等条件。

4. 植物成熟区表皮细胞吸收矿质元素和渗透吸水是两个相对独立的过程。5. 高等的多细胞动物,它们的体细胞只有通过内环境,才能与外界环境进行物质交换。6. 稳态是机体进行正常生命活动的必要条件。合理密植,中耕松土,蒸腾失水,萎蔫,中央液泡 ,吸胀作用, 原生质 ,原生质层 ,原生质体 ,质体, 质膜, 质粒, 蒸腾拉力, 根压 ,血脂 ,血糖,尿糖,转氨基作用,脱氨基作用,无氧呼吸 ,无氧发酵 ,合成代谢 ,分解代谢, 兼性营养型 ,化能自养型, 需氧型, 厌氧型 ,兼性厌氧型, 腐生 ,寄生,共生, 自由生活,溶液培养法, 必需氨基酸, 非必需氨基酸第四章 生命活动的调节1. 动物神经活动的基本方式是反射,基本结构是反射弧。

2. 在中枢神经系统中,调节人和高等动物生理活动的高级中枢是大脑皮层。3. 动物行为中,激素调节与神经调节是相互协调作用的,但神经调节仍处于主导地位。4. 高等动物生命活动是在神经系统-体液共同调节下完成的。反馈调节, 协同作用 ,拮抗作用 ,向性运动, 反射弧 ,神经中枢 ,中枢神经 ,局部电流 ,兴奋 ,冲动 ,静息电位, 动作电位,先天性行为 , 趋性,非条件反射 ,本能 ,后天性行为, 印随, 模仿, 条件反射 ,判断和推理第五章 生物的生殖和发育1. 无性生殖产生的新个体保持了亲本的优良性状。

2. 有性生殖产生的后代具有更大变异性。3. 减数分裂过程中联会的同源染色体彼此分开,说明染色体具一定的独立性;同源的两条染色体移向哪极是随机的,不同源的染色体间可进行自由组合。4. 减数分裂过程中染色体数目的减半发生在减数第一次分裂中。5. 一个卵原细胞经过减数分裂,只形成一个卵细胞。

一个精原细胞经过减数分裂,形成四个精子。6. 对于有性生殖的生物来说,减数分裂和受精作用对于维持每种生物前后代体细胞染色体数目的恒定,对于生物的遗传和变异,都是十分重要的7. 对于有性生殖的生物来说,个体发育的起点是受精卵。8.很多双子叶植物成熟种子中无胚乳,是因为在胚和胚乳发育的过程中胚乳被子叶吸收了,营养贮藏在子叶里,供以后种子萌发时所需。

单子叶植物有胚乳9. 植物花芽的形成标志着生殖生长的开始。克隆, 细胞的全能性 ,植物组织培养, 孢子, 芽孢 ,配子,合子,极体,极核,交叉互换,变态发育第六章 遗传和变异1. 噬菌体侵染细菌实验中,在前后代之间保持一定的连续性的是DNA,而不是蛋白质,从而证明了DNA 是遗传物质。2. 因为绝大多数生物的遗传物质是DNA,所以说DNA是主要的遗传物质。

3. 在真核细胞中,DNA是主要遗传物质,而DNA又主要分布在染色体上,所以,染色体是遗传物质的主要载体。4. 子代与亲代在性状上相似,是由于子代获得了亲代复制的一份DNA的缘故。5. 基因是有遗传效应的DNA片段,基因在染色体上呈线性排列,染色体是基因的主要载体(叶绿体和线粒体中的DNA上也有基因存在)。6. 遗传信息是指基因上脱氧核苷酸的排列顺序。

7. 遗传密码是指信使RNA上的核糖核苷酸的排列顺序。8. 密码子是指信使RNA上的决定一个氨基酸的三个相邻的碱基。信使RNA上四种碱基的组合方式有64种,其中,决定氨基酸的有61种,3种是终止密码子。

9. 反密码子是指转运RNA上能够和它所携带的氨基酸的密码子配对的三个碱基,由于决定氨基酸的密码子有61种,所以,反密码子也有61种。10. 基因的表达是通过DNA控制蛋白质的合成来实现的,包括转录和翻译两个过程。11. 由于不同基因的脱氧核苷酸的排列顺序不同,因此,不同的基因含有不同的遗传信息。12. 表现型是基因型和环境相互作用的结果。

13. 由显性基因控制的遗传病的发病率是很高的,一般表现为代代遗传。14. 在近亲结婚的情况下,他们有可能从共同的祖先那里继承相同的隐性致病基因,而使其后代出现病症的机会大大增加,因此,近亲结婚应该禁止。15. 我国的婚姻法规定,直系血亲和三代以内的旁系血亲禁止结婚。

16. 基因突变是生物变异的主要来源,也是生物进化的重要因素,它可以产生新性状。17.基因突变是在一定的外界环境条件或生物内部因素作用下,由于基因中脱氧核苷�。

科技术语有哪些呀?

科技术语如下:1、虚拟现实虚拟现实是由计算机仿真系统创建的虚拟。一般来说,就是利用技术手段使人身临其境,与这个环境互动。

这项技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器。

除了计算机图形技术产生的视觉感知外,还包括听觉感知、触觉感知、力觉感知、运动感知,甚至嗅觉、味觉等多重感知。目前,虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。2、人工智能人工智能是计算机科学的一个分支,它试图理解智能的本质,并产生一种新的智能机器,可以以类似于人类智能的方式做出反应。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。

自人工智能诞生以来,其理论和技术日益成熟,应用领域不断扩大。可以想见,人工智能带来的科技产品将是未来人类智能的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。

人工智能不是人类智能,但它能像人类一样思考,可能会超越人类智能。3、认知计算认知计算源于ibm人工智能超级计算机“沃森”的名字,现在代表了一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加,随着时间的推移,计算机可以通过学习和交互的方式,随着数据的进一步增长,逐渐改善自己的认知分析行为,就像大脑会自然地做事一样。

“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。4、量子计算量子计算是目前比较热门的研究领域。基于量子力学的量子计算机与普通计算机相比,具有超乎想象的并行计算和存储能力,求解一个有数十亿个变量的方程组需要100年。

而万亿次量子计算机只需要0.01秒就可以求解。随着量子计算机的应用,密码破译和基因测序等当前的科学问题将很容易得到解决。5、深度学习深度学习的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新领域,其动机在于建立和模拟人脑分析学习的神经网络,模仿人脑解释数据的机制,如图像、声音和文本。

自2006年以来,机器学习领域取得了突破性进展。图灵测试至少不是那么遥不可及。在技术手段上,不仅取决于云计算对大数据的并行处理能力,还取决于算法。算法是deeplearning。

在deeplearning算法的帮助下,人类终于找到了解决“抽象概念”这一古老问题的方法。6、dt时代dt时代的数据处理技术。虽然这个词很早就提出来了。但直到2015年3月马云在it峰会上的演讲,才在国内火起来。

马云说,两者的区别在于,it时代以“我”为中心,dt时代以“他人”为中心,让他人更强大,更开放,承担更多责任。7、计算机视觉计算机视觉是一门研究如何让机器“看见”的科学。进一步说,是指用相机和计算机代替人眼来识别、跟踪和测量目标,并进一步处理图形,使计算机处理变得更适合人眼观察或将图像发送给仪器进行检测。

形象地说,就是在计算机上安装眼睛(摄像头)和大脑(算法),让机器感知环境和物体。我们中国的成语“眼见为实”和西方人常说“一幅画胜过一万句话”,表达了视觉对人类的重要性。不难比较,有视觉的机器未来是不可估量的,比如:智能机器人,智能视频监控,新型人机界面等等。

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